内容概要：本文针对Salto机器人的智能夹爪系统开发需求，从硬件架构、软件算法和嵌入式系统三个维度提供完整的解决方案。硬件架构方面，详细描述了由IMU传感器、STM32H7主控、Dynamixel舵机、ToF激光雷达、压力传感器阵列、ESP32协处理器和AI加速器组成的硬件拓扑结构。软件算法部分，提供了基于STM32 HAL库和ROS2框架的核心C++源代码，包括松鼠抓取模式的运动控制算法和基于TensorFlow Lite Micro的跳跃预测模型。嵌入式系统方面，介绍了系统的初始化、主控制循环、关键技术实现（如仿生运动控制、自适应阻抗控制、跳跃预测模型）及系统部署流程。此外，还详细描述了跳跃预测模型的训练过程，涵盖数据采集、特征工程、LSTM模型架构、训练优化策略及模型部署优化。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验，熟悉C++编程语言，对机器人技术感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解Salto机器人智能夹爪系统的硬件架构设计；②掌握基于STM32 HAL库和ROS2框架的软件算法实现；③学习如何训练和部署跳跃预测模型，提高机器人的跳跃预测能力。 其他说明：此资源不仅提供了详细的硬件和软件设计方案，还包含了完整的训练跳跃预测模型的方法。开发者可以根据提供的代码和训练方案，在STM32H7平台上进行实际部署和测试。建议在学习过程中结合硬件搭建和代码调试，逐步深入理解每个模块的功能和实现细节。

《海量数据库解决方案》将整体内容分为两部分： 第1部分中以影响数据读取效率的所有要素为类别，对其各自的概念、原理、 特征、应用准则，以及表的结构特征、多样化的索引类型、优化器的内部作用、优化器为各种结果制定的执行计划予以详细说明，并以对优化器的正确理解为基础，提出对执行计划和执行速度产生最大影响的索引构建战略方案； 第2部分中主要介绍提高数据读取效率的具体战略方案，在这部分中介绍与数据读取效率相关的局部范围扫描的原理和具体应用方法，以及对被认为是提高数据库使用效率基础的表连接的所有类型予以详细说明。 　　《海量数据库解决方案》系列丛书深受广大读者的喜爱已经长达10年之久，在被誉为“圣经”的同时，它已经变成了数据库用户不可或缺的必读书籍。作者竭力探求能够让it工作者在实际工作中轻松应用并掌控的巧妙方法，提供事半功倍的海量数据库解决之道。 　　《海量数据库解决方案》适合数据库开发人员和数据库管理员等阅读。 目录: 第1部分 影响数据读取的因素 第1章 数据的存储结构和特征1 1.1 表和索引分离型5 1.1.1 堆表的结构5 1.1.2 聚簇因子(cluster factor)10 1.1.3 影响读取的因素13 1.1.3.1 大范围数据读取的处理方案14 1.1.3.2 提高聚簇因子的手段17 1.2 索引组织表(index-organized table)19 1.2.1 堆表和索引组织表的比较19 1.2.2 索引组织表的结构和特征20 1.2.3 逻辑rowid和物理猜(physical guess)22 1.2.4 溢出区(overflow area)24 1.2.5 索引组织表的创建25 1.3 聚簇表26 1.3.1 聚簇表的概念27 1.3.2 单表聚簇29 1.3.3 复合表聚簇31 1.3.4 聚簇表的代价34 1.3.5 哈希聚簇39 .第2章 索引的类型和特征43 2.1 b-tree 索引44 2.1.1 b-tree 索引的结构44 2.1.2 b-tree 索引的应用47 2.1.3 反向键索引52 2.2 位图索引53 2.2.1 位图索引的形成背景54 2.2.2 位图索引的结构和特征55 2.2.3 位图索引的读取57 2.3 基于自定义的函数索引60 2.3.1 基于自定义的函数索引的概念和结构60 2.3.2 基于自定义函数索引的约束61 2.3.3 基于自定义函数索引的灵活运用64 第3章 sql的执行计划(explain plan)74 3.1 sql和优化器75 3.1.1 优化器的作用和人的作用77 3.1.2 优化器的类型80 3.1.2.1 基于规则的优化器82 3.1.2.2 基于成本的优化器86 3.1.2.3 优化器目标的选择93 3.1.2.4 执行计划的固定化方案97 3.1.2.5 优化器的局限103 3.1.3 优化器的最优化步骤106 3.1.4 查询语句的转换112 3.1.4.1 传递性规则113 3.1.4.2 视图合并(view merging)116 3.1.4.3 查看用户定义的绑定变量122 3.1.5 开发者的作用123 3.2 执行计划的类型126 3.2.1 扫描的基本类型126 3.2.1.1 全表扫描127 3.2.1.2 rowid扫描132 3.2.1.3 索引扫描133 3.2.1.4 b-tree聚簇读取(cluster access)138 3.2.1.5 哈希聚簇读取(hash cluster access)139 3.2.1.6 采样表扫描(sample table scan)140 3.2.2 表连接的执行计划143 3.2.2.1 嵌套循环连接(nested loops join)143 3.2.2.2 排序合并连接(sort merge join)146 3.2.2.3 哈希连接(hash join)148 3.2.2.4 半连接(semi join)149 3.2.2.5 笛卡儿连接151 3.2.2.6 外连接(outer join)154 3.2.2.7 索引连接159 3.2.3 其他运算方式的执行计划161 3.2.3.1 in-list迭代执行计划162 3.2.3.2 连锁执行计划163 3.2.3.3 远程执行计划165 3.2.3.4 排序操作执行计划168 3.2.3.5 集合操作执行计划171 3.2.3.6 count(stopkey)执行计划174 3.2.4 位图(bitmap)执行计划175 3.2.4.1 各种条件运算符的位图执行计划176 3.2.4.2 子查询执行计划182 3.2.4.3 与b-tree索引相结合的执行计划184 3.2.5 其他特殊处理的执行计划185 3.2.5.1 递归展开(recursive implosion)执行计划186 3.2.5.2 修改子查询执行计划191 3.2.5.3 特殊类型的执行计划193 3.3 执行计划的控制203 3.3.1 提示的活用准则204 3.3.2 使用提示实现最优化目标206 3.3.3 使用提示改变表连接顺序207 3.3.4 表连接方式选择过程中提示的使用208 3.3.5 并行操作中提示的使用209 3.3.6 数据读取方法选择中提示的使用211 3.3.7 查询转换(query transformation)过程中提示的使用214 3.3.8 其他提示216 第4章 构建索引的战略方案221 4.1 索引的选定准则222 4.1.1 不同类型表的索引应用准则223 4.1.2 离散度和损益分界点227 4.1.3 索引合并和组合索引的比较229 4.1.4 组合索引的特征232 4.1.5 组合索引中列序的决定准则239 4.1.6 索引选定步骤242 4.2 决定聚簇类型的准则263 4.2.1 全局性聚簇263 4.2.2 局部性聚簇265 4.2.3 单表聚簇266 4.2.4 单位聚簇大小的决定267 4.2.5 确保聚簇被使用的措施270 第2部分 最优化数据读取方案 第5章 局部范围扫描(partial range scan)274 5.1 局部范围扫描的概念276 5.2 局部范围扫描的应用原则281 5.2.1 局部范围扫描的条件281 5.2.2 不同优化器模式下的局部范围扫描284 5.3 提高局部范围扫描执行速度的原理285 5.4 向局部范围扫描引导的方法289 5.4.1 利用访问路径实现对sort的代替289 5.4.2 只使用索引的局部范围扫描292 5.4.3 min、max 的处理293 5.4.4 filter型局部范围扫描298 5.4.5 rownum的灵活运用300 5.4.6 利用嵌套视图的局部范围扫描306 5.4.7 利用函数的局部范围扫描308 5.4.8 利用查询语句二元化特性的局部范围扫描316 5.4.9 web留言板中的局部范围扫描318 第6章 表连接的最优化方案336 6.1 join和loop query的比较339 6.1.1 全部范围扫描方式下的比较341 6.1.2 局部范围扫描方式下的比较349 6.2 连接条件状态对表连接的影响351 6.2.1 连接条件正常353 6.2.2 连接条件一边异常358 6.2.3 连接条件两边异常361 6.3 各种表连接方式的特征及活用方案365 6.3.1 嵌套循环连接366 6.3.1.1 嵌套循环连接的基本概念367 6.3.1.2 嵌套循环连接顺序的决定370 6.3.2 排序合并连接379 6.3.3 嵌套循环连接和排序合并连接的比较383 6.3.4 哈希连接(hash join)387 6.3.4.1 in-memory哈希连接392 6.3.4.2 延迟哈希连接395 6.3.5 半连接(semi join)398 6.3.5.1 半连接的概念和特征399 6.3.5.2 半连接的执行计划401 6.3.6 星型(star)连接417 6.3.7 星变形(star transformation)连接425 6.3.8 位图连接索引436

内容概要：本文介绍了Autodesk AutoCAD的专业字库编辑软件ShxEditPro的功能特点及其详细使用步骤。它能够导入和支持shx和shp格式的字库文件并允许用户进行一笔画编程，即使用14种特定指令构建复杂的字符形状。用户不仅能手动绘制字符还能将CorelDRAW或AutoCAD中预先做好的图形导入并生成相应字形，之后导出为兼容的shx字库文件用于如IC贴标等多种应用场景。此外，文中提及了多种编辑功能，例如调整指令参数、编辑现有指令、插入子字符、显示所有路径等。 适合人群：面向AutoCAD用户群体，特别是涉及大量文字设计工作的工程师或者设计师；以及从事广告制作、模具制造等领域对特殊字体有个性化需求的人群。 使用场景及目标：帮助使用者创建高质量自定义字符集，并将其应用在各种需要特殊字体表达的工作环境中。这有助于提升生产效率，实现更高品质的设计效果。 其他说明：为了确保最佳操作体验，在利用ShxEditPro进行工作时建议熟悉Autodesk的相关规范，以便准确把握每一个细节配置。由于软件采用了一笔画机制，因此掌握基本绘画技巧同样重要。

圆盘形三维随机裂隙网络模型：高效生成与计算，注释详尽含示范视频，自主编程保障运行，多组不同产状裂隙任意生成,圆盘形三维随机裂隙网络模型：高效生成与COMSOL无缝对接的Matlab编程解决方案,圆盘形三维随机裂隙网络。 使用COMSOL with Matlab接口编程。 可以直接导入COMSOL中，无需CAD，无需提取数据，方便快捷可以直接计算。 裂隙由matlab编程生成，能够生成两组不同产状的裂隙。 裂隙长度的分布律可以为确定的裂隙长度，也可以为在一定范围内随机均匀分布的长度。 注释十分详细，有运行的示范视频，可以直接改数据生成需要的三维裂隙网格。 三维随机裂隙网络模型均为自己编程，保证能够运行 可以生成多组不同产状的裂隙 ,圆盘形三维裂隙网络; 随机裂隙生成; COMSOL with Matlab; 裂隙长度的分布; 模型自编程; 注解详细; 计算方便; 多组裂隙产状,基于COMSOL与Matlab接口的圆盘形三维随机裂隙网络模型编程实现

一种利用COMSOL与Matlab接口编程技术来创建圆盘形三维随机裂隙网络模型的方法。通过Matlab编程生成裂隙，并直接导入COMSOL中，无需额外CAD提取或数据转换，简化了操作流程。裂隙长度可以设定为确定值或随机分布，且能生成多组不同产状的裂隙。文中还提供了详细的编程步骤、注释以及运行示范视频，确保模型的灵活性和实用性。 适合人群：地质学和岩土工程领域的研究人员和工程师，尤其是对裂隙网络建模感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要高效生成三维随机裂隙网络模型的研究项目，如地下水流动模拟、岩石力学性质研究等。目标是简化建模流程，提高模型的灵活性和准确性。 其他说明：附带的示范视频和详细注释有助于理解和应用该方法，使用户可以根据自身需求调整模型参数。

"Xilinx NVMe Host Accelerator的参考工程：软件硬件一体化的高性能存储解决方案",基于Xilinx NVMe Host accelerator的FPGA高吞吐量存储解决方案：实现高效接口与卸载IO队列负担的参考工程设计,基于Xilinx NVMe Host accelerator的参考工程 Xilinx NVMeHA IP 为多个 NVMe 驱动器提供简单高效的接口，从而减轻 IO 队列的 CPU 负担，并在 FPGA 内实现高吞吐量存储解决方案。 IP 为软件和硬件模块之一（或两者）提供与其接口的路径。 标准 AXI 内存映射和流接口可轻松集成且完全可参数化。 该 IP 提供多种定制功能，可根据要求定制资源高效实施。 管理队列预计由软件 (SW) 管理，并且 IP 从 CPU 卸载以下功能 跨多个队列的提交队列 (SQ) 门铃管理 跨多个队列的完成队列 (CQ) 门铃管理 构建符合 NVMe 规范的提交队列命令条目 完成队列条目解析 本文档介绍了使用 Nallatech 250S+ 板（基于 Xilinx KU15P）作为参考目标平台的 NV

Netcool作为一款成熟的网络管理解决方案，其产品架构合理，组件构成丰富，并且在实际应用中展现出了明显的优势。Netcool解决方案的核心价值在于其对网络性能的实时监控、事件预警的准确性、事件的统一管理和流程的优化管理这四大功能板块。这些功能板块确保了网络的稳定运行，提升了管理效率，降低了运营风险。 Netcool产品架构经过精心设计，能够满足不同规模网络管理的需求。它包含多个组件，这些组件分工协作，共同构成了Netcool的处理能力。组件的选择需基于需求分析，目的是为了实现网络监控、事件处理、统一管理和流程优化等核心功能。 在网络监控处理方案中，Netcool通过选配不同的组件，可以实现对网络运行状态的实时监控，及时发现并响应网络故障和性能瓶颈。对于事件的积极预警管理，Netcool能够根据历史数据和网络状况提供智能预警，帮助管理人员在问题发生前采取预防措施，极大地减少了事件发生的概率和影响。事件统一管理处理方案则侧重于对各种网络事件的集中管理和快速响应，实现了从事件发现到解决的全流程管理，提高了事件处理的效率和质量。而流程管理处理方案则通过优化工作流程，进一步提升了网络管理的效率和自动化程度。 中国工商银行作为Netcool的应用经典案例，充分展示了Netcool在网络管理中的应用效果。工商银行通过部署Netcool解决方案，对数据中心和一级分行进行了有效的网络管理，确保了银行业务的连续性和服务质量。 通过Netcool解决方案的应用，中国工商银行能够更加精准地监控网络运行状态，及时发现并处理网络事件，从而保障业务系统的稳定运行。这不仅提升了银行内部的工作效率，同时也增强了客户对银行服务的信心和满意度。 Netcool的多案例成功应用证明了其在网络管理领域的领导地位，其产品优势主要体现在技术成熟度高、适用性强、易用性好、扩展性强、安全性高等方面。Netcool能够为不同规模和类型的企业提供定制化的网络管理解决方案，帮助企业构建稳定高效的信息网络体系，助力企业信息化建设的成功。 Netcool网络管理解决方案在产品架构设计、功能实现、以及实际应用中都体现了其专业性和高效性，是网络管理领域值得信赖的选择。随着技术的不断进步和市场需求的变化，Netcool也将持续优化其产品和服务，助力更多企业实现网络管理的智能化和自动化。

sciencedirect 网站抓取过程 本文档详细介绍了 sciencedirect 网站抓取过程，包括开发环境、软件使用教程、爬虫解决方案、数据处理、日志显示等方面的知识点。 一、开发环境 本文档使用 C# 语言作为开发语言，并使用 SQLite 作为数据库管理系统。开发环境中需要设置页面，用于录入需要查询的关键词、设置分页延时和文章查询延时信息，并控制查询操作。 二、爬虫解决方案 爬虫解决方案是本文档的核心部分。为了抓取 sciencedirect 网站的数据，需要解决两个主要问题：网站的数据分析和 IP 限制。对于网站的数据分析，需要解析整个 Json 数据，找到具体的数据信息。可以使用两种解决方案：对所有的数据遍历 key/value，然后根据 key 对应的 name 或者 value 的值进行匹配获取数据信息；或者使用 dynamic 支持动态类型，只要 key 可以作为变量就能根据名字写死处理。 对于 IP 限制，需要放缓查询速度，避免被封。可以通过简单的随机时间访问和访问完一个网页后在访问下一个网页的办法来防止 IP 被封。 三、数据处理 数据处理是sciencedirect 网站抓取过程中的关键步骤。数据预览所有的数据都会实时存储到 SQLite 数据库中，数据会永久保存。数据预览主要功能就是分页查询、数据导出功能。如果不需要该数据后可以删除软件目录下的 data.db 文件。 四、日志显示 日志显示是sciencedirect 网站抓取过程中的重要部分。运行日志执行的每一步操作都会有相应的文件描述显示在日志中，包括查询分页、查询文档运行出错、数据入库、数据校验等所有的日志信息。为了更明显的显示日志信息，把执行成功的标记为蓝色，失败的标记为红色。 五、Dapper 和 SQLite Dapper 是一个完美的 DbHelper，用于简化数据库操作。使用 Dapper 可以减少代码量，提高开发效率。SQLite 是一个轻量级的数据库管理系统，具有很多优点，比如 Create Table If Not Exists TableName 和 Replace Into 等。 六、数据导出 数据导出是sciencedirect 网站抓取过程中的最后一步。可以使用 NPOI 库将数据导出到 Excel 中。待处理问题数据中如果存在上下标，还是不知道怎么处理和保存。 七、结论 sciencedirect 网站抓取过程是一个复杂的过程，需要解决许多技术问题。但是，通过使用 C# 语言、SQLite 数据库管理系统和 Dapper 库，可以简化开发过程，提高开发效率。同时，需要注意 IP 限制和数据处理等问题，以避免出现问题。

随着信息化技术的飞速发展，企业面临着前所未有的挑战与机遇。在这样的背景下，泛微协同管理平台应运而生，为企业提供了一套全面的办公自动化(OA)解决方案。这款基于J2EE技术的协同平台，采用了三层架构设计，从基础的办公自动化到复杂的流程管理、再到全面的企业门户和协同管理，为企业搭建了一个强大的信息系统框架。 泛微协同管理平台的出现，是企业信息化进程中的重要里程碑。它的设计理念基于产业链协同，经历了从简单的电子邮件、办公管理功能，到更加深入的流程管理和文档管理，最终形成了综合性协同平台与业务平台的无缝对接。在这一演进过程中，泛微深刻认识到提升企业沟通效率、优化流程执行和提高整体工作效率的重要性。因此，平台被设计为解决企业常见的信息流通不畅、流程运转不顺和效率低下等问题的利器。 在当前IT领域，企业常遇到信息孤岛、数据非结构化以及应用非个性化等挑战。泛微通过提出整体规划、分步实施的解决方案，巧妙地应对了这些挑战。其协同管理平台e-cology的核心理念是围绕“人”和“流程”为核心，依托数据关联促进协同工作，打破信息孤岛，实现个性化应用的提供。平台的架构设计以人力资源模块(HRM)为中心，以工作流程为纽带，其他功能模块协同配合，利用门户技术满足不同角色的个性化需求。 泛微e-cology的功能模块构成了一个有机的整体，包括目标绩效管理、计划任务管理、协作区、公共服务和数据中心等。这些功能模块的协同工作，通过门户技术将各种功能连接起来，为用户提供了一个可以根据自身需求定制化的工作界面。更为重要的是，平台通过数据分析和报表展现技术，实现了信息的有序化和个性化，帮助企业优化组织结构，推动管理模式从传统的“扫帚型”向更高效的“轮胎型”和“立体万网结构”转型，从而提高管理层监控和管理各项事务的效率。 泛微协同管理平台的协同运作依赖于两个核心模型：协同矩阵模型和齿轮联动模型。协同矩阵模型强调在多维度上的关联和协同，而齿轮联动模型则着重强调各个模块间的紧密配合和协同工作。这些创新的设计理念和管理思想，让泛微协同管理平台真正实现了企业内部的高效协同，帮助企业在全球信息时代的竞争中保持领先地位。 随着企业不断增长的信息化需求，泛微协同管理平台将继续演化，不断吸取新的管理理念和技术进步，以期为企业提供更加智能化、定制化的服务。泛微协同管理平台通过不断优化和升级，不仅仅是一个信息化的工具，更是引领企业走向信息化转型和管理创新的得力助手。

静态技术规格中，我们探讨了静态技术规格以及它们对DC的偏移、增益和线性等特性的影响。这些特性在平衡双电阻 (R-2R) 和电阻串数模转换器 (DAC) 的各种拓扑结构间是基本一致的。然而，R-2R和电阻串DAC的短时毛刺脉冲干扰方面的表现却有着显著的不同。　　我们可以在DAC以工作采样率运行时观察到其动态不是线性。造成动态非线性的原因很多，但是影响最大的是短时毛刺脉冲干扰、转换率/稳定时间和采样抖动。　　用户可以在DAC以稳定采样率在其输出范围内运行时观察短时毛刺脉冲干扰。图1显示的是一个16位R-2R DAC，DAC8881上的此类现象。　　图1　　这个16位DAC (R-2R) 输出显示了